跨語言通訊方案的比較—Thrift、Protobuf和Avro

Thrift由Facebook開源的一個RPC框架，用來進行可擴展且跨語言的服務的開發，使得各類編程語言間無縫結合的、高效的服務。咱們依據Thrift的規範 簡單定義訪問接口，經過Thrift編譯器編譯生成各類編程語言代碼，實現各類語言模塊之間的高效互訪問，速度比Google的Protocol Buffers還要快。Thrift能夠說它是如今最優秀的分佈式通訊機制，實現了在大型分佈式集羣中各獨立模塊之間的高效協同。

Protocol Buffer 是一種序列化與結構化數據的一種機制，具備跨平臺、解析速度快、序列化數據體積小、擴展性高、使用簡單的特色。

Apache Avro 是一個二進制的數據序列化系統。實際上 Avro 除了序列化以外，像 MP 同樣也提供了遠程調用（ RPC ）功能。 Avro 是屬於 Hadoop 的一個子項目，由 Hadoop 的 創始人 Doug Cutting 牽頭開發，設計用於支持大批量數據交換的應用，依賴模式 (Schema) 來實現數據結構定義，模式由 JSON 對象來表示， Avro 也被做爲一種 RPC 框架來使用。客戶端但願同服務器端交互時，就須要交換雙方通訊的協議，它相似於模式，須要雙方來定義，在 Avro 中被稱爲消息 (Message) 。通訊雙方都必須保持這種協議，以便於解析從對方發送過來的數據，這也就是傳說中的握手階段。

Google protobuf：

優勢

• 二進制消息，性能好/效率高（空間和時間效率都很不錯）
• proto文件生成目標代碼，簡單易用
• 序列化反序列化直接對應程序中的數據類，不須要解析後在進行映射(XML,JSON都是這種方式)
• 支持向前兼容（新加字段採用默認值）和向後兼容（忽略新加字段），簡化升級
• 支持多種語言（能夠把proto文件看作IDL文件）
• Netty等一些框架集成

缺點

• 官方只支持C++,JAVA和Python語言綁定
• 二進制可讀性差（貌似提供了Text_Fromat功能）
• 二進制不具備自描述特性
• 默認不具有動態特性（能夠經過動態定義生成消息類型或者動態編譯支持）
• 只涉及序列化和反序列化技術，不涉及RPC功能（相似XML或者JSON的解析器）

Apache Thrift：

應用

• Facebook的開源的日誌收集系統(scribe: https://github.com/facebook/scribe)
• 淘寶的實時數據傳輸平臺(TimeTunnel http://code.taobao.org/p/TimeTunnel/wiki/index)
• Evernote開放接口(https://github.com/evernote/evernote-thrift)
• Quora(http://www.quora.com/Apache-Thrift)
• HBase( http://abloz.com/hbase/book.html#thrift )
• …

優勢

• 支持很是多的語言綁定
• thrift文件生成目標代碼，簡單易用
• 消息定義文件支持註釋
• 數據結構與傳輸表現的分離，支持多種消息格式
• 包含完整的客戶端/服務端堆棧，可快速實現RPC
• 支持同步和異步通訊

缺點

• 和protobuf同樣不支持動態特性

Apache Avro：

應用

• Hadoop RPC （http://hadoop.apache.org/#What+Is+Apache+Hadoop%3F）

優勢

• 二進制消息，性能好/效率高
• 使用JSON描述模式
• 模式和數據統一存儲，消息自描述，不須要生成stub代碼（支持生成IDL）
• RPC調用在握手階段交換模式定義
• 包含完整的客戶端/服務端堆棧，可快速實現RPC
• 支持同步和異步通訊
• 支持動態消息
• 模式定義容許定義數據的排序（序列化時會遵循這個順序）
• 提供了基於Jetty內核的服務基於Netty的服務

缺點

• 只支持Avro本身的序列化格式
• 語言綁定不如Thrift豐富